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非分离部署推理服务 本章节介绍如何使用vLLM 0.6.0框架部署并启动推理服务。 什么是非分离部署 全量推理和增量推理在同一节点上进行。 前提条件 已准备好Server环境，具体参考资源规格要求。推荐使用“西南-贵阳一”Region上的Server和昇腾Snt9b资源。 安装过程需要连接互联网git
场景介绍 方案概览 本文档利用训练框架LlamaFactory+华为自研Ascend Snt9B硬件，为用户提供了常见主流开源大模型在ModelArts Lite Server上的不同训练阶段方案，包括指令监督微调、DPO偏好训练、RM奖励模型训练、PPO强化训练方案。 DPO(Direct
Gallery页面的右上角单击“个人中心 > 我的数据”。 在“我的发布”页签，单击目标数据集右侧的“删除”，在弹窗中确认删除。 由于数据集是下载至OBS使用的，所以删除已发布的数据集对使用者无影响。 父主题： 导出ModelArts数据集中的数据
rc3 驱动 23.0.6 PyTorch 2.1.0 步骤一：检查环境 请参考Lite Server资源开通，购买Server资源，并确保机器已开通，密码已获取，能通过SSH登录，不同机器之间网络互通。 购买Server资源时如果无可选资源规格，需要联系华为云技术支持申请开通。 当容
求，收集推理结果并向客户端返回推理结果。服务调度实例不占用显卡资源，建议增加1个容器，也可以在全量推理或增量推理的容器上启动。 前提条件 已准备好Server环境，具体参考资源规格要求。推荐使用“西南-贵阳一”Region上的Server和昇腾Snt9b资源。 安装过程需要连接互联网git
企业项目 创建开发环境实例 POST /v1/{project_id}/notebooks modelarts:notebook:create ecs:serverKeypairs:create swr:repository:getNamespace swr:repository:listNamespace
yaml配置文件参数配置说明 本小节主要详细描述demo_yaml样例配置文件、配置参数说明，用户可根据实际自行选择其需要的参数。 表1 模型训练脚本参数 参数 示例值 参数说明 model_name_or_path /home/ma-user/ws/tokenizers/Qwen2-72B
算法代码存储的OBS路径。训练代码、依赖安装包或者预生成模型等训练所需文件上传至该代码目录下。如果自定义镜像中不含训练代码则需要配置该参数，如果自定义镜像中已包含训练代码则不需要配置。 请注意不要将训练数据放在代码目录路径下。训练数据比较大，训练代码目录在训练作业启动后会下载至后台，可能会有下载失败的风险。
场景介绍 方案概览 本文档利用训练框架PyTorch_npu+华为自研Ascend Snt9B硬件，为用户提供了常见主流开源大模型在ModelArts Standard上的预训练和全量微调方案。 本方案目前仅适用于部分企业客户，完成本方案的部署，需要先联系您所在企业的华为方技术支持。
使用AI Gallery SDK构建自定义模型 AI Gallery的Transformers库支持部分开源的模型结构框架，并对昇腾系列显卡进行了训练/推理性能优化，可以做到开箱即用。如果你有自己从头进行预训练的模型，AI Gallery也支持使用SDK构建自定义模型接入AI Gallery。
-0.1.0-py3-none-any.whl #安装 模型剪枝 可以在Huggingface开源社区获取需剪枝的模型权重或者获得业务上已预训练好的模型权重，通过AscendModelNano工具进行FASP剪枝。 CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python3 -m
照版本配套关系使用本文档。 确保容器可以访问公网。 准备容器环境 请参考Lite Server，购买Lite Server资源，并确保机器已开通，密码已获取，能通过SSH登录，不同机器之间网络互通。 购买Lite Server资源时如果无可选资源规格，需要联系华为云技术支持申请开通。
场景介绍 方案概览 本文档利用训练框架PyTorch_npu+华为自研Ascend Snt9B硬件，为用户提供了常见主流开源大模型在ModelArts Lite Server上的预训练和全量微调方案。训练框架使用的是ModelLink。 本方案目前仅适用于部分企业客户，完成本方案
场景介绍 方案概览 本文档利用训练框架LlamaFactory+华为自研Ascend Snt9B硬件，为用户提供了常见主流开源大模型在ModelArts Lite Server上的不同训练阶段方案，包括指令监督微调、DPO偏好训练、RM奖励模型训练、PPO强化训练方案。 DPO(Direct
场景介绍 方案概览 本文档利用训练框架PyTorch_npu+华为自研Ascend Snt9B硬件，为用户提供了常见主流开源大模型在ModelArts Lite Cluster上的训练方案。训练框架使用的是ModelLink。 本方案目前仅适用于企业客户，完成本方案的部署，需要先联系您所在企业的华为方技术支持。
ts.6786。更新密钥对具体操作请参见修改Notebook SSH远程连接配置。具体的错误信息提示：ModelArts.6789: 在ECS密钥对管理中找不到指定的ssh密钥对xxx，请更新密钥对并重试。 父主题： 管理Notebook实例
3-ca51f42 从SWR拉取。 Step1 准备环境 请参考Lite Server资源开通，购买Lite Server资源，并确保机器已开通，密码已获取，能通过SSH登录，不同机器之间网络互通。 当容器需要提供服务给多个用户，或者多个用户共享使用该容器时，应限制容器访问Openstack的管理地址（169
使用GPTQ量化 当前版本使用GPTQ量化仅支持W8A16 perchannel的量化形式，使用W8A16的量化不仅可以保证精度在可接受的范围内，同时也有一定的性能收益。 GPTQ W8A16量化支持的模型请参见支持的模型列表和权重文件。 本章节介绍如何在GPU的机器上使用开源GPTQ量化工具GPTQ
场景介绍 方案概览 本文档利用训练框架LlamaFactory+华为自研Ascend Snt9B硬件，为用户提供了常见主流开源大模型在ModelArts Lite Server上的不同训练阶段方案，包括指令监督微调、DPO偏好训练、RM奖励模型训练、PPO强化训练方案。 DPO(Direct
场景介绍 方案概览 本文档利用训练框架LlamaFactory+华为自研Ascend Snt9B硬件，为用户提供了常见主流开源大模型在ModelArts Lite Server上的不同训练阶段方案，包括指令监督微调、DPO偏好训练、RM奖励模型训练、PPO强化训练方案。 DPO(Direct
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